Sqoop将mysql数据导入hbase的血与泪

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Sqoop将mysql数据导入hbase的血与泪，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4887字，纯文字阅读大概需要7分钟。

内容图文

一切看着都很正常，接下来开始执行命令，报如下错误：

1、

Error during import: No primary key could be found for table *

报错原因就是指定的mysql表名不是大写，所以mysql表名必须大写

2、 

Could not insert row with null value for row-key column

报错原因是没有指定mysql的列名，所以必须指定列名，并且hbase-row-key id 中的id，必须在–columns中显示。  --columns ID,GOODS_NAME, GOODS_PRICE

3、 

Error parsing arguments for import Unrecognized argument

报错原因是在指定mysql的列名时，用逗号隔开的时候我多加了空格，所以在Columns后显示的列名只能用逗号隔开，不要带空格。

将以上三个问题排除后：我的最新导入命令变为如下：

sqoop import -D sqoop.hbase.add.row.key=true --connect 
jdbc:mysql://192.168.1.9:3306/spider --username root --password root 
--table TEST_GOODS --columns id,goods_name,goods_price 
--hbase-create-table --hbase-table t_goods --column-family cf 
--hbase-row-key id --where "id >= 5" -m 1

注意：这里有个小问题：记得将id>=5引起来

再次执行导入命令：出现如下情况（卡了好长时间）

发下map执行完成了，但是也就只卡在这里不动了，mapreduce任务一直在后台起着，一段时间后死掉，在这期间不停的执行导入命令和杀掉mapreduce的job

hadoop job -list  查看mapreduce 的job列表

hadoop job -kill  job_id    杀死某个Job

经过长时间的测试，突然意识到当前用的是Hbase伪分布式，一下子恍然大悟：

原因：因为当前环境为hbase的伪分布式，所以hbase的数据是存在本地磁盘上的，

并且由自带的zookeeper进行管理。而将mysql数据导入hbase的原理其实就是将数据导入hdfs,所以要想导入成功，存放hbase的数据地址应该在hdfs上才可以。所以如何解决这个问题，我想大家知道了，那就是开启hbase完全分布式。

经过一顿折腾将虚拟机回复到hbase完全分布式的快照，安装好sqoop,进行最终的测试！

最终执行的导入命令如下：（完整的导入命令）

sqoop import -D sqoop.hbase.add.row.key=true --connect 
jdbc:mysql://192.168.1.9:3306/spider --username root --password root 
--table TEST_GOODS --columns ID,GOODS_NAME,GOODS_PRICE 
--hbase-create-table --hbase-table t_goods --column-family cf 
--hbase-row-key ID --where "ID >= 5" -m 1

终于见到久违的页面：

查看hbase,数据已经成功导入

最后我将命令写入一个xxx文件，通过sqoop –options-file xxx 执行导入命令

错误写法如下：

import

-D sqoop.hbase.add.row.key=true

--connect jdbc:mysql://192.168.1.9:3306/spider

--username root

--password root

--table TEST_GOODS

--columns ID,GOODS_NAME,GOODS_PRICE

--hbase-create-table

--hbase-table test_goods

--column-family cf

--hbase-row-key ID

--where "ID >= 5"

-m 1

错误原因：参数的名称和参数的值没有进行回车换行

正确写法：

import

-D

sqoop.hbase.add.row.key=true

--connect

jdbc:mysql://192.168.1.9:3306/spider

--username

root

--password

root

--table

TEST_GOODS

--columns

ID,GOODS_NAME,GOODS_PRICE

--hbase-create-table

--hbase-table

tt_goods

--column-family

cf

--hbase-row-key

ID

--where

ID>=5

-m

1

注：参数含义解释

-D sqoop.hbase.add.row.key=true 是否将rowkey相关字段写入列族中，默认为false，默认情况下你将在列族中看不到任何row key中的字段。注意，该参数必须放在import之后。

--connect 数据库连接字符串

--username –password  mysql数据库的用户名密码

--table Test_Goods表名，注意大写

--hbase-create-table  如果hbase中该表不存在则创建

--hbase-table   对应的hbase表名

--hbase-row-key   hbase表中的rowkey,注意格式

--column-family   hbase表的列族

--where    导入是mysql表的where条件，写法和sql中一样

--split-by CREATE_TIME   默认情况下sqoop使用4个并发执行任务，需要制订split的列，如果不想使用并发，可以用参数 --m 1

到此，bug解决完成！！！

三、知识拓展，定时增量导入

1、Sqoop增量导入

sqoop import -D sqoop.hbase.add.row.key=true --connect 
jdbc:mysql://192.168.1.9:3306/spider --username root --password root 
--table TEST_GOODS --columns ID,GOODS_NAME,GOODS_PRICE 
--hbase-create-table --hbase-table t_goods --column-family cf 
--hbase-row-key ID --incremental lastmodified --check-column U_DATE 
--last-value ‘2017-06-27‘ --split-by U_DATE

--incremental lastmodified 增量导入支持两种模式 append 递增的列；lastmodified时间戳。

--check-column 增量导入时参考的列

--last-value 最小值，这个例子中表示导入2017-06-27到今天的值

2、Sqoop job：

sqoop job --create testjob01 --import --connect 
jdbc:mysql://192.168.1.9:3306/spider --username root --password root 
--table TEST_GOODS --columns ID,GOODS_NAME,GOODS_PRICE 
--hbase-create-table --hbase-table t_goods --column-family cf 
--hbase-row-key ID -m 1

设置定时执行以上sqoop job

使用linux定时器：crontab -e

例如每天执行

0 0 * * * /opt/local/sqoop-1.4.6/bin/sqoop job ….

--exec testjob01

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Sqoop将mysql数据导入hbase的血与泪

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内容总结

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